【摘 要】
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自我国加入世界贸易组织以来,国内企业积极拥抱全球化,开始在全球市场寻求供应商。然而,伴随着全球采购带来的低价优势,国内企业也面临着更加不确定的采购环境,这对供应链的质量和效率也提出了更高的要求。特别是近年来,一方面,国际上“黑天鹅”事件频繁发生,采购环境的不确定性呈现不断增加的趋势;另一方面,国内企业系统集成能力逐渐提升,纷纷对采购、库存和配送进行协同优化。这使得如何在不确定的环境中,协同优化多品
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自我国加入世界贸易组织以来,国内企业积极拥抱全球化,开始在全球市场寻求供应商。然而,伴随着全球采购带来的低价优势,国内企业也面临着更加不确定的采购环境,这对供应链的质量和效率也提出了更高的要求。特别是近年来,一方面,国际上“黑天鹅”事件频繁发生,采购环境的不确定性呈现不断增加的趋势;另一方面,国内企业系统集成能力逐渐提升,纷纷对采购、库存和配送进行协同优化。这使得如何在不确定的环境中,协同优化多品采购、库存和配送决策,成为了企业面临的主要问题。因此,合理地描述不确定性,构建不确定条件下的采-配协同决策模型,在当前的环境中具有重要的研究意义和实践应用价值。本文基于实践中决策者难以客观估计多种商品的需求规模、库存持有成本和顾客等待成本等因素,以总成本最低为目标,构建了多个模糊参数的采-配协同模型,主要研究内容如下:（1）本文梳理了关于联合补货（Joint Replenishment Problem,JRP）和联合补货及配送（Joint Replenishment and Delivery Problem,JRD）的相关研究,总结了随机参数和模糊参数的研究现状,明确了通过模糊理论构建不确定条件下JRD模型的科学性。（2）本文采用模糊理论,将JRD模型中的顾客需求、单位库存持有成本、单位顾客等待成本设置为三角模糊数,通过重心法进行去模糊化,构建了基于模糊条件的JRD（Fuzzy JRD,FJRD）模型。（3）本文设计了一种改进的遗传算法（Genetic Algorithm,GA）,运用MATLAB编写程序对模型进行求解并完成数值实验。实验首先测试并分析了改进后GA的最佳参数组合。其次,选择了三种算法与其进行对比,通过数值实验,验证了改进后GA的求解效率和稳定性。最后,对FJRD模型的有效性和参数的敏感性进行了分析。分析表明:主要订购成本和次要订购成本对总成本的影响程度相近,均大于配送成本对总成本的影响程度。因此,企业在进行采购、库存和运输整体优化时,应该重点关注采购环节的成本控制。（4）本文设计了一个大规模的算例,进一步测试了改进后的GA在求解大规模问题时的性能。实验表明:改进后的GA在求解大规模问题时是各项性能表现最为均衡的算法。
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